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在目标检测领域，YOLOv9 实现了一代更比一代强，利用新架构和方法让传统卷积在参数利用率方面胜过了深度卷积。继 2023 年 1 月正式发布一年多以后，YOLOv9 终于来了！我们知道，YOLO 是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自 2015 年 Joseph Redmon、Ali Farhadi 等人提出初代模型以来，领域内的研究者们已经对 YOLO 进行了多次更新迭代，模型性能越来越强大。

ECA 模块图给定通过全局平均池化 (GAP) 获得的聚合特征，ECA 通过执行大小为 k 的快速一维卷积来生成通道权重，其中 k 通过通道维度 C 的映射自适应确定。首先回顾 SENet 中的通道注意模块（即 SE 块）。然后，我们通过分析降维和跨渠道交互的影响，对 SE 区块进行实证诊断。这促使我们提出 ECA 模块。此外，一种自适应确定 ECA 参数的方法，并最终展示如何将其应用于深度 CNN。在重新审视SE块之后，进行了实证比较，分析通道降维和跨通道交互对通道注意力学习的影响。

本实验引入了一种新的轻量级卷积方法 GSConv，使深度可分离卷积达到接近普通卷积的效果并且更加高效。设计了一次性聚合模块 VoV-GSCSP 来代替普通的瓶颈模块以加速推理。此外，我们还提供轻量化的细颈设计范例。在我们的实验中，与其他轻量级卷积方法相比，GSConv 显示出更好的性能。​。